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Marco Realacci 2024-12-03 18:13:47 +01:00
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Foundation of data science/notes/8 Variational Autoencoders.md
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Visione fortemente consigliata: https://www.youtube.com/watch?v=qJeaCHQ1k2w
La differenza è che se un autoencoder "normale", durante l'encoding mi genera un vettore dello spazio latente, un variational autoencoder mi genererà una distribuzione di probabilità (in termini di media e varianza di una distribuzione normale). La differenza è che se un autoencoder "normale", durante l'encoding mi genera un vettore dello spazio latente, un variational autoencoder mi genererà una distribuzione di probabilità (in termini di media e varianza di una distribuzione normale).
Prendendo campioni da questa distribuzione e mandandoli in input al decoder, otterrò immagini simili. Prendendo campioni da questa distribuzione e mandandoli in input al decoder, otterrò immagini simili.